Kenali Algoritma Klasifikasi Machine Learning Terpopuler di Tahun 2021

Tahun 2025 membawa semakin banyak inovasi dalam bidang kecerdasan buatan, termasuk dalam bidang machine learning. Salah satu area yang tetap menjadi pusat perhatian adalah klasifikasi, teknik yang digunakan untuk mengelompokkan data ke dalam kategori tertentu.

Berbagai algoritma terus berkembang dan digunakan secara luas, dari sistem rekomendasi hingga deteksi penipuan. Untuk kamu yang ingin memulai atau memperdalam kemampuan di bidang ini, penting untuk mengenal algoritma klasifikasi yang paling relevan dan efektif di tahun ini. Berikut tujuh algoritma klasifikasi yang paling populer!

1. Random Forest

Random forest adalah algoritma klasifikasi berbasis ensemble yang membangun banyak decision tree dan menggabungkan hasilnya untuk meningkatkan akurasi. Teknik ini efektif dalam menangani overfitting yang sering terjadi pada decision tree tunggal.

Random forest bekerja dengan baik untuk data yang kompleks, karena dapat menangani fitur numerik maupun kategorikal. Di tahun 2025, algoritma ini tetap populer karena stabil, kuat, dan mudah diimplementasikan dalam berbagai proyek klasifikasi.

Baca juga: Bootcamp Machine Learning & AI for Beginner

2. Gradient Boosting Machines (GBM)

GBM adalah metode boosting yang secara bertahap membangun model dari kesalahan model sebelumnya untuk meningkatkan akurasi prediksi. Berbeda dengan Random Forest, GBM membangun tree secara berurutan, membuatnya sangat kuat namun memerlukan tuning parameter yang lebih hati-hati.

Dengan performa tinggi di kompetisi data dan proyek dunia nyata, GBM (termasuk variannya seperti XGBoost dan LightGBM) terus menjadi andalan dalam klasifikasi di 2025. Algoritma ini sangat cocok untuk dataset besar dan kompleks.

3. Support Vector Machine (SVM)

SVM berfungsi dengan mencari hyperplane terbaik yang memisahkan dua kelas data dengan margin maksimum. Algoritma ini sangat efektif untuk klasifikasi data dengan dimensi tinggi, seperti pengenalan wajah atau teks.

SVM tetap digunakan secara luas karena kemampuannya untuk mengatasi kasus non-linear dengan kernel trick. Meskipun lebih sensitif terhadap data noise, SVM tetap menjadi pilihan utama di berbagai aplikasi industri.

4. K-Nearest Neighbors (KNN)

KNN mengklasifikasikan data berdasarkan kedekatannya dengan “tetangga” terdekat di ruang fitur. Algoritma ini sangat mudah dipahami dan tidak memerlukan pelatihan model, karena klasifikasi dilakukan saat prediksi.

Meski cenderung lambat pada dataset besar, KNN tetap digunakan dalam sistem klasifikasi sederhana atau sebagai baseline model. Di tahun 2025, KNN tetap relevan karena kejelasan konsep dan kemudahan penggunaannya.

5. Naive Bayes

Naive Bayes adalah algoritma klasifikasi berbasis probabilitas yang sangat cepat dan efisien. Dengan asumsi bahwa setiap fitur saling independen, model ini bekerja sangat baik dalam klasifikasi teks seperti filtering email spam dan analisis sentimen.

Meskipun sederhana, Naive Bayes seringkali memberikan hasil yang mengejutkan baiknya, terutama dalam dataset besar. Di 2025, algoritma ini tetap menjadi pilihan praktis untuk aplikasi dengan kebutuhan pemrosesan cepat.

6. Neural Networks (Deep Learning)

Neural Networks meniru cara kerja otak manusia untuk memproses informasi dan belajar dari data. Dalam klasifikasi, model deep learning digunakan untuk menangani data yang sangat kompleks seperti gambar, suara, dan teks.

Meskipun membutuhkan sumber daya komputasi yang besar, performa neural networks terus meningkat berkat kemajuan hardware dan optimasi arsitektur. Tahun 2025 menunjukkan dominasi neural networks di berbagai aplikasi canggih seperti NLP, deteksi penipuan, dan autonomous systems.

Baca juga: Mengenal NLP, Salah Satu Produk Machine Learning

7. Logistic Regression

Logistic regression tetap menjadi algoritma klasik dan paling mendasar dalam klasifikasi biner. Dengan fungsi sigmoid sebagai modelnya, logistic regression memberikan probabilitas terhadap suatu kategori tertentu.

Meski sederhana, algoritma ini sangat kuat untuk baseline model dan interpretasi data. Karena kejelasan logika dan kemudahan implementasinya, logistic regression tetap relevan dan diajarkan luas di tahun 2025.

Setiap algoritma klasifikasi memiliki keunggulannya sendiri, tergantung pada jenis data, tujuan analisis, dan kebutuhan akurasi. Baik kamu ingin membangun sistem klasifikasi sederhana dengan logistic regression atau mencoba kekuatan neural networks, memahami algoritma ini akan menjadi modal penting dalam perjalanan karier sebagai data scientist atau machine learning engineer.

Jika kamu ingin mempelajari dan langsung praktik membangun model klasifikasi dari dasar, program Bootcamp Machine Learning & AI for Beginner dari DQLab sangat cocok untukmu karena:

• Dirancang khusus untuk pemula tanpa latar belakang teknis

• Modul terstruktur dengan studi kasus industri

• Belajar langsung membangun model klasifikasi, regresi, dan clustering

• Sertifikat penyelesaian dan akses ke komunitas praktisi

Yuk, mulai sekarang dan jelajahi dunia machine learning di DQLab!

FAQ:

1. Apa itu algoritma klasifikasi dalam machine learning?

Algoritma klasifikasi adalah metode dalam machine learning yang digunakan untuk mengelompokkan data ke dalam kategori tertentu. Contohnya, menentukan apakah email adalah spam atau bukan, atau memprediksi apakah pelanggan akan melakukan pembelian.

2. Mana algoritma yang paling cocok untuk pemula?

Logistic Regression, K-Nearest Neighbors (KNN), dan Naive Bayes sangat direkomendasikan untuk pemula karena lebih mudah dipahami dan diimplementasikan. Namun, kamu tetap bisa bereksperimen dengan algoritma lain secara bertahap.

3. Apa perbedaan antara Random Forest dan Gradient Boosting?

Random Forest menggunakan banyak decision tree yang dibangun secara paralel dan menggabungkan hasilnya melalui voting. Sementara itu, Gradient Boosting membangun tree secara berurutan, dengan fokus memperbaiki kesalahan dari tree sebelumnya untuk meningkatkan akurasi.